这是我在MongoDB的第一天，所以请和我一起轻松:)
我听不懂$unwind操作员，也许是因为英语不是我的母语。
db.article.aggregate(
{ $project : {
author : 1 ,
title : 1 ,
tags : 1
}},
{ $unwind : "$tags" }
);我想我可以理解项目操作员（就像SELECT，不是吗？）。但是，然后$unwind（citing）为每个源文档中未展开数组的每个成员返回一个文档。
这像JOIN吗？如果是，如何的结果$project（有_id，author，title和tags字段）可以用比较tags阵列？
注意：我从MongoDB网站获取了示例，我不知道tags数组的结构。我认为这是一个简单的标签名称数组。
Answers:
首先，欢迎来到MongoDB！
要记住的事情是，MongoDB使用“ NoSQL”方法进行数据存储，因此从您的思维中消失了选择，联接等思想。它以文件和集合的形式存储数据的方式，这允许动态地从存储位置添加和获取数据。
话虽如此，为了理解$ unwind参数背后的概念，您首先必须了解试图引用的用例在说什么。mongodb.org的示例文档如下：
{
title : "this is my title" ,
author : "bob" ,
posted : new Date () ,
pageViews : 5 ,
tags : [ "fun" , "good" , "fun" ] ,
comments : [
{ author :"joe" , text : "this is cool" } ,
{ author :"sam" , text : "this is bad" }
],
other : { foo : 5 }
}请注意，标签实际上是由3个元素组成的数组，在这种情况下为“ fun”，“ good”和“ fun”。
$ unwind的作用是让您为每个元素剥离一个文档并返回生成的文档。以经典的方式来考虑这一点，就相当于“对于标签数组中的每个项目，仅返回具有该项目的文档”。
因此，运行以下命令的结果：
db.article.aggregate(
{ $project : {
author : 1 ,
title : 1 ,
tags : 1
}},
{ $unwind : "$tags" }
);将返回以下文件：
{
"result" : [
{
"_id" : ObjectId("4e6e4ef557b77501a49233f6"),
"title" : "this is my title",
"author" : "bob",
"tags" : "fun"
},
{
"_id" : ObjectId("4e6e4ef557b77501a49233f6"),
"title" : "this is my title",
"author" : "bob",
"tags" : "good"
},
{
"_id" : ObjectId("4e6e4ef557b77501a49233f6"),
"title" : "this is my title",
"author" : "bob",
"tags" : "fun"
}
],
"OK" : 1
}注意，结果数组中唯一发生变化的是在标签值中返回的内容。如果您需要有关其工作原理的其他参考，我在此处提供了一个链接。希望这会有所帮助，并祝您进入我迄今为止遇到的最好的NoSQL系统之一好运。
让我们通过一个例子来了解它
这是怎样的公司文档的样子：
将$unwind允许我们采取文档作为输入的是有一个数组值字段并产生输出文档，使得有一个为阵列中的每个元件一个输出文档。资源
因此，让我们回到我们公司的示例中，看看放松阶段的使用。该查询：
db.companies.aggregate([
{ $match: {"funding_rounds.investments.financial_org.permalink": "greylock" } },
{ $project: {
_id: 0,
name: 1,
amount: "$funding_rounds.raised_amount",
year: "$funding_rounds.funded_year"
} }
])
生成具有数量和年份数组的文档。
因为我们正在访问融资轮次数组中每个元素的筹集金额和融资年。要解决此问题，我们可以在聚合阶段的项目阶段之前包括一个展开阶段，并通过说我们希望进行unwind融资回合数组来对其进行参数化：
db.companies.aggregate([
{ $match: {"funding_rounds.investments.financial_org.permalink": "greylock" } },
{ $unwind: "$funding_rounds" },
{ $project: {
_id: 0,
name: 1,
amount: "$funding_rounds.raised_amount",
year: "$funding_rounds.funded_year"
} }
])
如果看一下funding_rounds数组，我们知道对于每个funding_rounds，都有一个raised_amount和一个funded_year字段。因此，unwind将为作为funding_rounds数组元素的每个文档生成一个输出文档。现在，在此示例中，我们的值为string。但是，不管数组中元素的值的类型如何，unwind都会为这些值中的每一个生成一个输出文档，因此所讨论的字段将仅具有该元素。在的情况下funding_rounds，该元素将成为这些文档之一，作为funding_rounds传递到我们project阶段的每个文档的值。然后，执行此操作的结果是，现在我们得到一个amount和一个year。一个用于每一轮融资，每家公司在我们的收藏中。这意味着我们的比赛产生了许多公司文件，而这些公司文件中的每个文件都产生了许多文件。每个公司文件中的每一轮融资都需要一个。unwind使用从match舞台移交给它的文档执行此操作。然后将每个公司的所有这些文档传递到project阶段。
因此，出资者为Greylock的所有文档（如查询示例中所示）将被拆分为多个文档，等于与筛选器匹配的每个公司的融资轮数$match: {"funding_rounds.investments.financial_org.permalink": "greylock" }。然后将这些结果文件中的每一个都传递给我们project。现在，unwind为它接收作为输入的每个文档生成一个精确的副本。所有字段都具有相同的键和值，但有一个例外，那就是该funding_rounds字段不是一个funding_rounds文档数组，而是一个单独文档的值，这是一轮单独的融资。因此，一家拥有4轮融资的公司将unwind创建4轮文件。其中每个字段都是精确的副本（funding_rounds字段除外），而不是每个副本的数组，而是字段中当前正在处理funding_rounds的公司文档中数组的单独元素unwind。因此，unwind输出到下一阶段的文件多于其收到的输入的效果。这意味着我们的project阶段现在funding_rounds再次获得一个不是数组的字段，而是一个包含raised_amount和的嵌套文档funded_year。因此，project将match通过过滤器为每个公司接收多个文档，因此可以分别处理每个文档，并为每个公司的每个融资回合确定单独的金额和年份。
根据mongodb官方文档：
$ unwind从输入文档中解构数组字段，以输出每个元素的文档。每个输出文档都是输入文档，其中array字段的值被元素替换。
通过基本示例进行说明：
收集清单具有以下文档：
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes": [ "S", "M", "L"] }
{ "_id" : 2, "item" : "EFG", "sizes" : [ ] }
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "sizes": "M" }
{ "_id" : 4, "item" : "LMN" }
{ "_id" : 5, "item" : "XYZ", "sizes" : null }以下$ unwind操作是等效的，并为size字段中的每个元素返回一个文档。如果sizes字段不能解析为数组，但不缺少数组，为null或为空数组，则$ unwind会将非数组操作数视为单个元素数组。
db.inventory.aggregate( [ { $unwind: "$sizes" } ] )要么
db.inventory.aggregate( [ { $unwind: { path: "$sizes" } } ] 以上查询输出：
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "S" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "M" }
{ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes" : "L" }
{ "_id" : 3, "item" : "IJK", "sizes" : "M" }为什么需要它？
$ unwind在执行聚合时非常有用。在执行各种操作（如排序，搜索等）之前，它将复杂/嵌套的文档分解为简单文档。
要了解有关$ unwind的更多信息：
https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation/unwind/
要了解有关聚合的更多信息：
https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/aggregation-pipeline/
考虑以下示例以了解集合中的此数据
{
"_id" : 1,
"shirt" : "Half Sleeve",
"sizes" : [
"medium",
"XL",
"free"
]
}查询-db.test1.aggregate（[{$ unwind：“ $ sizes”}]）;
输出
{ "_id" : 1, "shirt" : "Half Sleeve", "sizes" : "medium" }
{ "_id" : 1, "shirt" : "Half Sleeve", "sizes" : "XL" }
{ "_id" : 1, "shirt" : "Half Sleeve", "sizes" : "free" }让我以与RDBMS方式相关的方式进行解释。这是声明：
db.article.aggregate(
{ $project : {
author : 1 ,
title : 1 ,
tags : 1
}},
{ $unwind : "$tags" }
);申请文件/记录：
{
title : "this is my title" ,
author : "bob" ,
posted : new Date () ,
pageViews : 5 ,
tags : [ "fun" , "good" , "fun" ] ,
comments : [
{ author :"joe" , text : "this is cool" } ,
{ author :"sam" , text : "this is bad" }
],
other : { foo : 5 }
}在$项目/选择简单地返回这些字段/列，
从文章中选择作者，标题，标签
接下来是Mongo的有趣的部分，请将此数组tags : [ "fun" , "good" , "fun" ]视为另一个相关的表（不能将其作为查找/引用表，因为值有些重复），称为“标签”。请记住，SELECT通常会垂直生成东西，因此展开“标签”就是将split（）垂直拆分为表“标签”。
$ project + $ unwind的最终结果：
将输出转换为JSON：
{ "author": "bob", "title": "this is my title", "tags": "fun"},
{ "author": "bob", "title": "this is my title", "tags": "good"},
{ "author": "bob", "title": "this is my title", "tags": "fun"}因为我们没有告诉Mongo忽略“ _id”字段，所以它是自动添加的。
关键是使它像表一样执行聚合。